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摘 要：近年来，随着施工规模的逐步增大，现代机械设备也日趋大型化、连续化、机电一体化，其性能与复杂程度不断提高，对设备故障的诊断也更为复杂。远程故障诊断技术就是通过设备故障诊断技术与计算机网络技术相结合，在施工机械设备上建立状态监测点，采集设备状态数据；而在技术力量较强的科研单位建立诊断中心，对设备运行进行分析诊断的一项新技术。它的诊断与维护的实现可使机械设备的故障诊断更加灵活方便，也能实现资源共享。
关键词：工程机械故障诊断技术 维护技术
近年来，随着施工规模的逐步增大，现代机械设备也日趋大型化、连续化、机电一体化，其性能与复杂程度不断提高，对设备故障的诊断也更为复杂。靠传统的填写值班日志、靠参数越限报警等人工或半自动化的方法来维护机械设备既落后，又不客观，虽然可以有类似黑匣子之类的自动数据记录器，但也只能做事后分析。而且这种陈旧的设备维护模式，无论是数据的可靠性或实时性，还是设备的维护质量均无法满足要求，导致施工机械在施工过程中停机多，检修时间长，严重影响到工程的进度和质量。建立远程故障诊断及维护系统是解决问题的很好的方法。
1 工程机械故障诊断及维护技术的行业特点
1.1 目的明确
诊断的目的就是要确定机械运行状况、检查故障部位、分析故障产生的原因和制定经济有效的维修方案。
1.2 交叉性强
诊断及维修涉及摩擦学、材料学、力学、化学等多种学科；需采用焊接、铸造、车、钳、锻、镀等多种工艺手段；要掌握维修理论，机构学及经营管理等多方面知识。
1.3 工作环境恶劣，实践性强一切诊断方法和维修技术都必须以机械的实际状况为基础，处理结果很快得到实践验证。
2 故障诊断技术
設备故障诊断技术包括故障检测与故障诊
断，通常合在一体统称为故障检测和诊断（FDD）。
2.1 故障机理
通常我们说设备工作正常是指它具备应有的功能，没有任何缺陷，或虽有缺陷但仍在容限范围内。异常是缺陷有了进一步发展，使设备状态发生变化，性能恶化，但仍能维持工作。故障则是缺陷发展到使设备性能和功能都有所丧失的程度。设备的异常或故障是在设备运行中通过其状态信号（即二次效应）变化反映出的。由于监测与故障是在设备不停机的情况下进行的，因此必然以状态信号为依据。二次效应就是设备在运行中出现的各种物理的、化学的现象，如振动、噪声、温升、油耗、变形、功耗、磨损、气味等，这些都是一种设备运行所固有的。监测与诊断就是要快速、准确地提取设备运行时二次效应所反映的特征。
2.2 故障诊断过程
2.2.1 状态监测主要是测取与设备运行有关的状态信号。状态信号的获取主要是依靠传感器或其它监测手段进行故障信号的检测。检测中主要有以下几个过程：
2.2.1.1 信号测取主要是通过电量的或传感器组成的探测头直接感知被测对象参数的变化；
2.2.1.2 中间变换主要完成由探测头取得的信号的变换和传输
2.2.1.3 数据采集就是把中间变换的连续信号进行离散化过程。数据是诊断的基础，能否采集到足够长的客观反映设备运行状态的信息，是诊断成败的关键。
2.2.2 特征提取就是从状态信号中提取与设备故障有关的特征信息。
2.2.３ 故障诊断故障诊断就是根据所提取的特征判别状态有无异常，并根据此信息和其它补充测试的辅助信息寻找故障源。
2.2.４ 决策根据设备故障特征状态，预测故障发展趋势，并根据故障性质和趋势，做出决策，干预其工作过程（包括控制、调整、维修等）。
2.3 诊断原理设备诊断是利用被诊断的对象（设备）提供的一切有用信息，经过分析处理以获得最能识别设备状态的特征参数，以便做出正确的诊断结论。机械设备运行时产生多种信息，当其功能逐渐劣化时，就出现相应的异常信息，如机器的状态变化而产生的异常振动、噪声、温度等机械信号；机械劣化过程产生的磨损微粒、油液及气体成分变化的化学信号等。利用检测仪器对最敏感的故障特征信号进行状态监测，做出正确的分析和诊断，及时预测机器设备可能发生的故障。传感器安装在诊断对象（设备）上，以传递温度、压力、振动、变形等信号，这些信号进一步转化为电信号，输入到信号处理装置，在信号处理装置中将输入的诊断信号与预先储存在系统内的标准信号进行比较，标准信号是根据事先积累的大量数据资料和实际经验分析归纳而制定出来的判定标准，是设备各种参数的允许值。通过比较做出判断，确定故障的部位和原因，预测可能发生的故障。
3 工程机械故障诊断及维护系统
由于工程机械故障的多样性、突发性、成因复杂性和进行故障诊断所需要的知识对领域专家实践经验和诊断策略的依赖性；人工神经网络能通过自身的学习机能建立故障征兆和故障模式之间的复杂映射关系，可以进行多因素预测。
3.1 系统简介
系统通过一个基于神经计算算法的“看门狗”智能单元对机械运行状态进行在线分析和推理，对机器的工况及相关信息做出相应评价；还可以通过电话线与远程单元相连，以便在异地获取机器工况及其性能信息，并以此做出评价。知识密集型智能工具“看门狗”可以随时对机器工况进行跟踪，获取和组织机器及其周围环境的数据。“看门狗”芯片作为机器的“黑匣子”，可以储存主要部件的状态“轨迹”。一旦发生失效，操作者可以读取“黑匣子”，获得最近几分钟的工况信息，迅速确定故障，并给予及时修复。当机械设备出现新的故障时，通过自学不断调整权值、阀值，以提高故障的正确检查率，减低漏报率和误报率。这些基于知识的信息同样可以为其他站点的用户所共享。
3.2 系统优点
远程故障诊断及维护系统的一个突出优点在于进行协作诊断和维护，及时排除故障。
3.2.1 故障工况数据收集通过远程诊断系统，可以积累更多的机器/过程的故障工况，由此，从各远程站点获取的故障工况中可以开发更好的诊断算法。
3.2.2 故障诊断不同地点的专家可以访问服务器中存放的有效信息，因此，分散在各站点的知识可以集成起来完成更复杂的协作诊断。
3.2.3 远程服务系统提供了多种类型的信息例如在线的过程/机器传感数据，故障/性能下降的历史数据等。进行性能评价时，必须对这些信息加以整体考虑。
4 结语
远程故障诊断技术目前还处于发展初期，还有很多问题尚待解决，这包括故障诊断技术本身要解决的问题及网络技术的问题。但是，无论是从经济观点出发，还是从整个施工来考虑，借助Internet，准确、及时、有效地实现工程机械远程故障诊断的方法都值得关注和研究。
关键词：工程机械故障诊断技术 维护技术
近年来，随着施工规模的逐步增大，现代机械设备也日趋大型化、连续化、机电一体化，其性能与复杂程度不断提高，对设备故障的诊断也更为复杂。靠传统的填写值班日志、靠参数越限报警等人工或半自动化的方法来维护机械设备既落后，又不客观，虽然可以有类似黑匣子之类的自动数据记录器，但也只能做事后分析。而且这种陈旧的设备维护模式，无论是数据的可靠性或实时性，还是设备的维护质量均无法满足要求，导致施工机械在施工过程中停机多，检修时间长，严重影响到工程的进度和质量。建立远程故障诊断及维护系统是解决问题的很好的方法。
1 工程机械故障诊断及维护技术的行业特点
1.1 目的明确
诊断的目的就是要确定机械运行状况、检查故障部位、分析故障产生的原因和制定经济有效的维修方案。
1.2 交叉性强
诊断及维修涉及摩擦学、材料学、力学、化学等多种学科；需采用焊接、铸造、车、钳、锻、镀等多种工艺手段；要掌握维修理论，机构学及经营管理等多方面知识。
1.3 工作环境恶劣，实践性强一切诊断方法和维修技术都必须以机械的实际状况为基础，处理结果很快得到实践验证。
2 故障诊断技术
設备故障诊断技术包括故障检测与故障诊
断，通常合在一体统称为故障检测和诊断（FDD）。
2.1 故障机理
通常我们说设备工作正常是指它具备应有的功能，没有任何缺陷，或虽有缺陷但仍在容限范围内。异常是缺陷有了进一步发展，使设备状态发生变化，性能恶化，但仍能维持工作。故障则是缺陷发展到使设备性能和功能都有所丧失的程度。设备的异常或故障是在设备运行中通过其状态信号（即二次效应）变化反映出的。由于监测与故障是在设备不停机的情况下进行的，因此必然以状态信号为依据。二次效应就是设备在运行中出现的各种物理的、化学的现象，如振动、噪声、温升、油耗、变形、功耗、磨损、气味等，这些都是一种设备运行所固有的。监测与诊断就是要快速、准确地提取设备运行时二次效应所反映的特征。
2.2 故障诊断过程
2.2.1 状态监测主要是测取与设备运行有关的状态信号。状态信号的获取主要是依靠传感器或其它监测手段进行故障信号的检测。检测中主要有以下几个过程：
2.2.1.1 信号测取主要是通过电量的或传感器组成的探测头直接感知被测对象参数的变化；
2.2.1.2 中间变换主要完成由探测头取得的信号的变换和传输
2.2.1.3 数据采集就是把中间变换的连续信号进行离散化过程。数据是诊断的基础，能否采集到足够长的客观反映设备运行状态的信息，是诊断成败的关键。
2.2.2 特征提取就是从状态信号中提取与设备故障有关的特征信息。
2.2.３ 故障诊断故障诊断就是根据所提取的特征判别状态有无异常，并根据此信息和其它补充测试的辅助信息寻找故障源。
2.2.４ 决策根据设备故障特征状态，预测故障发展趋势，并根据故障性质和趋势，做出决策，干预其工作过程（包括控制、调整、维修等）。
2.3 诊断原理设备诊断是利用被诊断的对象（设备）提供的一切有用信息，经过分析处理以获得最能识别设备状态的特征参数，以便做出正确的诊断结论。机械设备运行时产生多种信息，当其功能逐渐劣化时，就出现相应的异常信息，如机器的状态变化而产生的异常振动、噪声、温度等机械信号；机械劣化过程产生的磨损微粒、油液及气体成分变化的化学信号等。利用检测仪器对最敏感的故障特征信号进行状态监测，做出正确的分析和诊断，及时预测机器设备可能发生的故障。传感器安装在诊断对象（设备）上，以传递温度、压力、振动、变形等信号，这些信号进一步转化为电信号，输入到信号处理装置，在信号处理装置中将输入的诊断信号与预先储存在系统内的标准信号进行比较，标准信号是根据事先积累的大量数据资料和实际经验分析归纳而制定出来的判定标准，是设备各种参数的允许值。通过比较做出判断，确定故障的部位和原因，预测可能发生的故障。
3 工程机械故障诊断及维护系统
由于工程机械故障的多样性、突发性、成因复杂性和进行故障诊断所需要的知识对领域专家实践经验和诊断策略的依赖性；人工神经网络能通过自身的学习机能建立故障征兆和故障模式之间的复杂映射关系，可以进行多因素预测。
3.1 系统简介
系统通过一个基于神经计算算法的“看门狗”智能单元对机械运行状态进行在线分析和推理，对机器的工况及相关信息做出相应评价；还可以通过电话线与远程单元相连，以便在异地获取机器工况及其性能信息，并以此做出评价。知识密集型智能工具“看门狗”可以随时对机器工况进行跟踪，获取和组织机器及其周围环境的数据。“看门狗”芯片作为机器的“黑匣子”，可以储存主要部件的状态“轨迹”。一旦发生失效，操作者可以读取“黑匣子”，获得最近几分钟的工况信息，迅速确定故障，并给予及时修复。当机械设备出现新的故障时，通过自学不断调整权值、阀值，以提高故障的正确检查率，减低漏报率和误报率。这些基于知识的信息同样可以为其他站点的用户所共享。
3.2 系统优点
远程故障诊断及维护系统的一个突出优点在于进行协作诊断和维护，及时排除故障。
3.2.1 故障工况数据收集通过远程诊断系统，可以积累更多的机器/过程的故障工况，由此，从各远程站点获取的故障工况中可以开发更好的诊断算法。
3.2.2 故障诊断不同地点的专家可以访问服务器中存放的有效信息，因此，分散在各站点的知识可以集成起来完成更复杂的协作诊断。
3.2.3 远程服务系统提供了多种类型的信息例如在线的过程/机器传感数据，故障/性能下降的历史数据等。进行性能评价时，必须对这些信息加以整体考虑。
4 结语
远程故障诊断技术目前还处于发展初期，还有很多问题尚待解决，这包括故障诊断技术本身要解决的问题及网络技术的问题。但是，无论是从经济观点出发，还是从整个施工来考虑，借助Internet，准确、及时、有效地实现工程机械远程故障诊断的方法都值得关注和研究。